
Высокопроизводительные вычисления используются для параллельной обработки больших объемов данных и решения сложных вычислительных задач. Типичные области применения включают экономику, науку, моделирование и бизнес-аналитику. Но какие существуют методы высокопроизводительных вычислений и как они работают?
Что такое высокопроизводительные вычисления?
Высокопроизводительные вычисления, или сокращенно HPC, — это не столько четко определенная технология, сколько набор процедур, которые используют или делают доступными производительность и объем памяти обычных компьютеров. Не существует фиксированных критериев для HPC, поскольку HPC меняется со временем и адаптируется к новым вычислительным технологиям. В целом можно сказать, что решения HPC используются для сложных вычислительных операций с очень большими объемами данных или для анализа, расчета и моделирования систем и моделей.
С одной стороны, процессы HPC могут использоваться на отдельных, очень мощных компьютерах. Однако чаще HPC встречаются в виде узлов HPC в суперкомпьютерах, известных как кластеры HPC. Суперкомпьютеры способны выполнять параллельные высокопроизводительные вычисления с использованием множества объединенных ресурсов. Первые суперкомпьютеры HPC были разработаны нынешним партнером Intel компанией Cray. Сегодня суперкомпьютеры гораздо мощнее, поскольку сложные аппаратные и программные архитектуры связаны между собой узлами и объединяют возможности производительности.
Как работают решения HPC?
Когда объемы данных превышают производительность обычных компьютеров, возникает необходимость в использовании среды HPC. Как форма распределенных вычислений, HPC использует совокупную производительность связанных компьютеров в системе или совокупную производительность аппаратно-программных сред и серверов. Современные кластеры HPC и архитектуры для высокопроизводительных вычислений состоят из процессоров, рабочей памяти и памяти данных, ускорителей и HPC-тканей. Благодаря HPC приложения, измерения, вычисления и моделирование в больших масштабах могут быть распределены между параллельными процессами. Задача распределяется с помощью специального вычислительного программного обеспечения.
В приложениях высокопроизводительных вычислений встречаются два основных подхода:
- Масштабирование: Технологии HPC используют сложную архитектуру аппаратного и программного обеспечения для распределения задач по доступным ресурсам. Распределение на параллельные вычислительные процессы происходит внутри системы или сервера. При увеличении масштаба потенциал производительности высок, но ограничен ограничениями системы.
- Scale out: В архитектурах масштабирования отдельные компьютеры, серверные системы и емкости хранения данных соединяются в узлы и кластеры HPC с помощью кластеризации.
Почему кластеры HPC предпочтительнее?
Теоретически, отдельных соединенных компьютеров системы может быть достаточно для удовлетворения требований к масштабируемым HPC. Однако на практике подход, основанный на увеличении масштаба, вряд ли окажется эффективным для очень больших приложений. Только комбинация вычислительных блоков и серверных систем накапливает необходимые мощности и масштабирует требуемую производительность по мере необходимости. Компиляция, распределение или разделение кластеров HPC обычно осуществляется с помощью единой серверной системы с объединенными вычислительными блоками или с помощью автоматизированных облачных вычислений провайдера HPC.
Что такое HPC из облака?
В отличие от локальных или надрегиональных автономных систем, запускающих приложения HPC через сервер, HPC с помощью облачных вычислений предлагает значительно большую мощность и масштабируемость. Провайдеры HPC предоставляют ИТ-среду, состоящую из серверов и компьютерных систем, которые могут быть забронированы по запросу. Доступ является гибким и быстрым. Кроме того, облачные услуги, предлагаемые провайдерами HPC, практически неограниченно масштабируются и гарантируют надежную облачную инфраструктуру для процессов HPC. Местная модель с отдельными системами, состоящими из одного или нескольких серверов и сложной ИТ-инфраструктуры, обеспечивает большую независимость, но зависит от более высоких инвестиций и модернизации.
Используйте инфраструктуру как услугу с IONOS. С помощью Compute Engine от IONOS вы можете рассчитывать на полный контроль над расходами, мощные облачные решения и индивидуальное обслуживание.
Типичные области применения HPC
Подобно изменчивому определению HPC, применение HPC можно найти практически везде, где происходят сложные вычислительные процессы. HPC могут использоваться локально на месте, в облаке или даже в гибридной модели. К отраслям, которые полагаются на HPC или регулярно используют их, относятся:
- Геномика: Для секвенирования ДНК, изучения родословных и анализа лекарств.
- Медицина: Исследование лекарств, производство вакцин, исследование терапии
- Промышленный сектор: Симуляции и модели, например, искусственный интеллект, машинное обучение, автономное вождение или оптимизация процессов.
- Аэрокосмическая промышленность: Моделирование аэродинамики
- Финансы: В контексте финансовых технологий для проведения анализа рисков, выявления мошенничества, бизнес-анализа или финансового моделирования
- Развлечения: Спецэффекты, анимация, передача файлов
- Метеорология и климатология: Прогнозирование погоды, климатические модели, прогнозы стихийных бедствий и предупреждения.
- Физика частиц: Расчеты и моделирование квантовой механики/физики
- Квантовая химия: Квантово-химические расчеты
Преимущества высокопроизводительных вычислений
Высокопроизводительные вычисления уже давно стали не просто надежным инструментом для решения сложных задач и проблем в науке. Сегодня компании и учреждения из самых разных областей также полагаются на мощные технологии HPC.
Преимущества высокопроизводительных вычислений включают в себя:
- Экономия затрат: HPC из облака позволяет обрабатывать большие и сложные рабочие нагрузки даже небольшим компаниям. Бронирование услуг HPC через провайдеров HPC обеспечивает прозрачный контроль затрат.
- Более высокая производительность, быстрее: Сложные и трудоемкие задачи могут быть выполнены быстрее с большей вычислительной мощностью благодаря архитектурам HPC, состоящим из процессоров, серверных систем и таких технологий, как удаленный прямой доступ к памяти.
- Оптимизация процессов: Модели и симуляции могут быть использованы для повышения эффективности физических испытаний и пробных фаз, предотвращения сбоев и дефектов, например, в промышленном секторе или в финансовых технологиях, а также для оптимизации технологических процессов с помощью интеллектуальной автоматизации.
- Приобретение знаний: В научных исследованиях HPC позволяет оценивать огромные объемы данных и способствует развитию инноваций, прогнозирования и знаний.